Modellierung des Erdsystems und Vorhersagen

Klimaprognosen (hier für den Zeitraum von einzelnen Jahreszeiten bis zu 10 Jahren im Voraus) können zuverlässige Vorhersagen und damit wertvolle Klimainformationen für zahlreiche Interessengruppen liefern. Klimavorhersagen werden inzwischen routinemäßig betrieben, z. B. vom Deutschen Wetterdienst (DWD) für saisonale und dekadische Zeitskalen, und werden über hochrangige Datenspeichersysteme (z. B. Copernicus) weiterverbreitet und damit schon jetzt für eine Vielzahl von Anwendungen verfügbar gemacht.
 
Die vom DWD erstellten saisonalen und dekadischen Klimavorhersagen basieren auf den Erdsystemmodellen des Max-Planck-Instituts für Meteorologie, derzeit auf einem Vorgänger des ICON-Modells, dem Max-Planck-Institut Erdsystemmodell (MPI-ESM, Müller et al., 2018). Die ICON-Umgebung ist somit der natürliche Nachfolger des MPI-ESM und soll als solche die Grundlage für die nächste Generation des operationellen Klimavorhersagesystems des DWD sein.
 
Die Aufgabe unserer Forschungsgruppe ist die Entwicklung des ICON-basierten Erdsystemmodells für die Anwendung in der Klimavorhersage. Dies umfasst (i) eine gemeinsame Modellierungsinitiative des DWD und unseres Instituts zur Entwicklung eines vereinheitlichten Modells für numerische Wettervorhersagen und Klimaprognosen (im Folgenden ICON-Seamless genannt) sowie eigene Forschungsarbeiten, (ii) zu dekadische Klimaprognosen im Allgemeinen sowie (ii) Untersuchungen zur interne Variabilität und Vorhersagbarkeit des europäischen Sommerklimas und Hitzeextreme umfassen.

ICON-Seamless: Auf dem Weg zu einem einheitlichen Modell für numerische Wettervorhersagen und Klimaprognosen

ICON-Seamless baut auf den ICON-Modellkomponenten der numerischen Wettervorhersage des DWD (ICON-NWP), dem ICON-Ozeanmodell unseres Instituts (ICON-O) und dem Aerosol-Tracer-Modell ICON-ART des Karlsruher Instituts für Technologie auf. Darüber hinaus umfasst die Konfiguration die Landkomponente ICON-LAND und das DWD-Datenassimilationssystem BACY. Alle Komponenten sind an ein Erdsystemmodell für wissenschaftliche Fragestellungen und operationelle Vorhersagen angepasst.

Vier Hauptzweige führen zur neuen Entwicklungen von ICON Seamless:

  1. die Einbindung einer geeigneten Landkomponente für Wetter- und Klimazwecke in ICON-NWP,
  2. die Gestaltung von ICON-NWP für Klimaexperimente,
  3. die Kopplung aller Komponenten in ein Erdsystemmodell einschließlich ICON-O und ICON-ART, und
  4. das Design von Anfangsbedingungen für Wetter- und Klimavorhersagen in einer gemeinsamen Assimilationsinfrastruktur. 

Unsere Gruppe befasst sich mit dem Aufbau und der Bewertung einer vollständig gekoppelten Erdsystemkonfiguration und dem Entwurf einer neuen Landkomponente darin.

Dekadische Klimaprognosen

Das globale dekadisches Klimavorhersagesystem basierend auf dem MPI-ESM wurde bereits vom Vorgänger unserer Gruppe entwickelt („Dekadische Klimavorhersage – MiKlip“, Marotzke et al, 2016, Hettrich et al 2021) und bildet nun die Grundlage für routinemäßig erstellte Vorhersagen seitens des DWD. Weitergehende Forschung und Systementwicklungen sind jedoch erforderlich, um auch ein wettbewerbsfähiges globales Vorhersagesystem der nächsten Generation zu schaffen, das wie bereits erwähnt auf der hochmodernen ICON-Umgebung basieren wird. Dieser Weg von der Forschung hin zum operationellen Betrieb („research to operation“) wird derzeit von einem Konsortium angeführt bestehend aus Mitgliedern des DWD, der Universität Hamburg und unserem Institut durchgeführt, ergänzt durch weitere Forschung zur regionalen Modellierung (Karlsruher Institut für Technologie) sowie zum Post-Prozessierung (Freie Universität Berlin). Unserer Gruppe liefert die Modellgrundlage für ein solches Vorhersagesystem, das auf Prozessstudien zur Verbesserung der Klimavorhersage zugeschnitten ist. Beispiele sind große Ensemble-Experimente mit einem singulärem Antrieb („single forcing large ensemble experiments“), um die Rolle der Antriebskomponenten für die dekadische Variabilität und Vorhersage zu bewerten. Auch die Rolle der Trägheit des Nordatlantiks für die Beurteilung der Vorhersage-Fähigkeiten über Europa soll hierüber bewertet werden.

Interne Variabilität und Vorhersagbarkeit der europäischen Sommertemperaturen und Hitzeextreme

Die beobachteten europäischen Sommertemperaturen sind seit den 1990er Jahren um etwa 1,5-2 °C gestiegen und werden aufgrund des Anstiegs der globalen Durchschnittstemperatur voraussichtlich weiter zunehmen. Die interne Variabilität (von Jahren bis zu Jahrzehnten) der europäischen Sommertemperaturen ist jedoch im Vergleich zum beobachteten Temperaturanstieg groß (3-4°C). Dies hat Einfluss auf für Klimavorhersagbarkeit, der Attribution von Extremereignissen oder hat Bedeutung bezüglich der Unterscheidung ihrer Eintrittswahrscheinlichkeiten definiert im Rahmen der im Pariser UNFCCC-Abkommen festgelegten Grenzwerte (Suarez-Gutierrez et al., 2018). Unter Verwendung großer Ensembles von MPI-M-Erdsystemmodellen untersuchen wir die gut belegte interne Variabilität der europäischen Sommertemperaturen und der damit verbundenen Extreme (Suarez-Gutierrez et al., 2020). Darüber hinaus bestimmen wir die Quellen der Variabilität der europäischen Sommertemperaturen auf Zeitskalen von einigen Jahren bis hin zu mehreren Jahrzehnten und ihre wahrscheinliche Vorhersagbarkeit mit Hilfe des dekadischen Vorhersagesystem (Ghosh et al., 2016, Borchert et al., 2019, Müller et al., 2020). Die Untersuchungen der erfassten internen Variabilität der Temperaturen, der damit zusammenhängenden Extreme sowie ihre Aufschlüsselung in dekadische Zeitskalen sind ein wichtiger Schritt zum Verständnis der gesamten Bandbreite der Eintrittswahrscheinlichkeiten europäischer Sommer.

Ghosh, R., W.A. Müller, J. Bader, and J. Baehr, 2016: Impact of observed North Atlantic multidecadal variations to European summer climate: A linear baroclinic response to surface heating. Clim. Dyn. doi:10.10007/s00382-016-3283-4

Marotzke, J., W. A. Müller, F. S. E. Vamborg, P. Becker, U. Cubasch, H. Feldmann, F. Kaspar, C. Kottmeier, C. Marini, I. Polkova, K. Prömmel, H. W. Rust, D. Stammer, U. Ulbrich, C. Kadow, A. Köhl, J. Kröger, T. Kruschke, J. G. Pinto, H. Pohlmann, M. Reyers, M Schröder, F. Sienz, C. Timmreck, M. Ziese, 2016: MiKlip - a National Research Project on Decadal Climate Prediction. Bull. Amer. Meteor. Soc. doi:10.1175/BAMS-D-15-00184.1

Müller, W. A., J. H. Jungclaus, T. Mauritzen, et al., (2018): A higher-resolution version of the Max Planck Institute Earth System Model (MPI-ESM1.2-HR). Journal of Advances in Modelling Earth System, 10, 1383-1413, doi:10.1029/2017MS001217

Müller, W. A., R. Ghosh, L Borchert, (2020): Observed subdecadal variations of European temperatures. Geophysical Research Letters, doi.org/10.1029/2019GL086043

Suarez-Gutierrez, L., C. Li, W. A. Müller, and J. Marotzke, 2018: Internal variability in European summer temperatures at 1.5ºC and 2ºC of global warming. Environmental Research Letters ERL-104665

Suarez-Gutierrez, L., Li, C., Müller, W. A., Marotzke, J. (2020). Dynamical and thermodynamical drivers of variability in European summer heat extremes. Climate Dynamics54, 4351-4366. doi:10.1007/s00382-020-05233-2

Borchert, L., Pohlmann, H., Baehr, J., Neddermann, N.-C., Suarez-Gutierrez, L., Müller, W. A. (2019): Decadal Predictions of the Probability of Occurrence for Warm Summer Temperature Extremes. Geophysical Research Letters, doi:10.1029/2019GL085385

Gruppenmitglieder und Publikationen

Name
Email
Position
Telefon
Raum
Stud. Hilfskraft
B130
Gruppenleiter*in
B 212
Research Scientist
B 224
  • Wallberg, L., Suarez-Gutierrez, L., Matei, D. & Müller, W. (2024). Extremely warm European summers preceded by sub-decadal North Atlantic ocean heat accumulation. Earth System Dynamics, 15, 1-14. doi:10.5194/esd-15-1-2024 [supplementary-material][publisher-version]
  • Zanchettin, D., Modali, K., Müller, W. & Rubino, A. (2024). Ross-Weddell dipole critical for Antarctic sea ice predictability in MPI-ESM-HR. Atmosphere, 15. doi:10.3390/atmos15030295 [publisher-version]
  • Beobide-Arsuaga, G., Düsterhus, A., Müller, W., Barnes, E. & Baehr, J. (2023). Spring regional sea surface temperatures as a precursor of European summer heatwaves. Geophysical Research Letters, 50: e2022GL100727. doi:10.1029/2022GL100727 [publisher-version]
  • Müller, W. & al, . . ICON-Seamless: An integrated model for numerical weather forecasts, climate predictions and projections. XX.
  • Olonscheck, D., Suarez-Gutierrez, L., Milinski, S., Beobide-Arsuaga, G., Baehr, J., Fröb, F., Ilyina, T., Kadow, C., Krieger, D., Li, H., Marotzke, J., Plesiat, T., Schupfner, M., Wachsmann, F., Wallberg, L., Wieners, K.-H. & Brune, S. (2023). The new Max Planck Institute Grand Ensemble with CMIP6 forcing and high-frequency model output. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 15: e2023MS003790. doi:10.1029/2023MS003790 [publisher-version][supplementary-material]
  • Spiegl, T., Langematz, U., Pohlmann, H. & Kröger, J. (2023). A critical evaluation of decadal solar cycle imprints in the MiKlip historical ensemble simulations. Weather and Climate Dynamics, 4, 789-807. doi:10.5194/wcd-4-789-2023 [publisher-version]
  • Suarez-Gutierrez, L., Müller, W. & Marotzke, J. (2023). Extreme heat and drought typical of an end-of-century climate could occur over Europe soon and repeatedly. Communications Earth & Environment, 4: 415. doi:10.1038/s43247-023-01075-y [pre-print][publisher-version]
  • Wallberg, L. (2023). Sub-decadal variability of European summer heat extremes. Phd Thesis, Hamburg: Universität Hamburg. Berichte zur Erdsystemforschung, 273. doi:10.17617/2.3556285 [publisher-version]
  • Dobrynin, M., Duesterhus, A., Froehlich, K., Athanasiadis, P., Ruggieri, P., Müller, W. & Baehr, J. (2022). Hidden potential in predicting wintertime temperature anomalies in the Northern Hemisphere. Geophysical Research Letters, 49: e2021GL095063. doi:10.1029/2021GL095063 [publisher-version]
  • Hermanson, L., Smith, D., Seabrook, M., Bilbao, R., Doblas-Reyes, F., Tourigny, E., Lapin, V., Kharin, V., Merryfield, W., Sospedra-Alfonso, R., Athanasiadis, P., Nicoli, D., Gualdi, S., Dunstone, N., Eade, R., Scaife, A., Collier, M., O’Kane, T., Kitsios, V., Sandery, P., Pankatz, K., Früh, B., Pohlmann, H., Müller, W., Kataoka, T., Tatebe, H., Ishii, M., Imada, Y., Kruschke, T., Koenigk, T., Karami, M., Yang, S., Tian, T., Zhang, L., Delworth, T., Yang, X., Zeng, F., Wang, Y., Counillon, F., Keenlyside, N., Bethke, I., Lean, J., Luterbacher, J., Kolli, R. & Kumar, A. (2022). WMO global annual to decadal climate update: a prediction for 2021–25. Bulletin of the American Meteorological Society, 103, E1117-E1129 . doi:10.1175/BAMS-D-20-0311.1 [publisher-version]
  • Jungclaus, J., Lorenz, S., Schmidt, H., Brovkin, V., Brüggemann, N., Chegini, F., Crueger, T., de Vrese, P., Gayler, V., Giorgetta, M., Gutjahr, O., Haak, H., Hagemann , S., Hanke, M., Ilyina, T., Korn, P., Kröger, J., Linardakis, L., Mehlmann, C., Mikolajewicz, U., Müller, W., Nabel, J., Notz, D., Pohlmann, H., Putrasahan, D., Raddatz, T., Ramme, L., Redler, R., Reick, C., Riddick, T., Sam, T., Schneck, R., Schnur, R., Schupfner, M., von Storch, J.-S., Wachsmann, F., Wieners, K.-H., Ziemen, F., Stevens, B., Marotzke, J. & Claussen, M. (2022). The ICON Earth System Model Version 1.0. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 14: e2021MS002813. doi:10.1029/2021MS002813 [publisher-version]
  • Smith, D., Gillett, N., Simpson, I., Athanasiadis, P., Baehr, J., Bethke, I., Bilge, T., Bonnet, R., Boucher, O., Findell, K., Gastineau, G., Gualdi, S., Hermanson, L., Leung, L., Mignot, J., Müller, W., Osprey, S., Otterå, O., Persad, G., Scaife, A., Schmidt, G., Shiogama, H., Sutton, R., Swingedouw, D., Yang, S., Zhou, T. & Ziehn, T. (2022). Attribution of multi-annual to decadal changes in the climate system: The Large Ensemble Single Forcing Model Intercomparison Project (LESFMIP). Frontiers in Climate, 4: 955414. doi:10.3389/fclim.2022.955414 [publisher-version]
  • Stockdale, T., Kim, Y.-H., Anstey, J., Palmeiro, F., Butchart, N., Scaife, A., Andrews, M., Bushell, A., Dobrynin, M., Garcia-Serrano, J., Hamilton, K., Kawatani, Y., Lott, F., McLandress, C., Naoe, H., Osprey, S., Pohlmann, H., Scinocca, J., Watanabe, S., Yoshida, K. & Yukimoto, S. (2022). Prediction of quasi-biennial oscillation with a multi-model ensemble of QBO-resolving models. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 148, 1519-1540. doi:10.1002/qj.3919
  • Fröhlich, K., Dobrynin, M., Isensee, K., Gessner, C., Paxian, A., Pohlmann, H., Haak, H., Brune, S., Früh, B. & Baehr, J. (2021). The German Climate Forecast System: GCFS. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 13: e2020MS002101. doi:10.1029/2020MS002101 [publisher-version]
  • Hettrich, S., Müller, W., Cubasch, U., Feldmann, H., Früh, B., Grieger, J., Kadow, C., Kaspar, F., Kottmeier, C., Paxian, A., Polkova, I., Scheffler, J., Stammer, D., Tiedje, B., Ulbrich, U., Vamborg, F. & Marotzke, J. (2021). MiKlip - von einem wissenschaftlichen Konzept zu einem prä-operationalen System für dekadische Klimavorhersagen. Promet, 104(Regionale Klimamodellierung II - Anwendungen), 37-46. doi:10.5676/DWD_pub/promet_104_06 [publisher-version]
  • Ilyina, T., Li, H., Spring, A., Müller, W., Bopp, L., Chikamoto, M., Danabasoglu, G., Dobrynin, M., Dunne, J., Fransner, F., Friedlingstein, P., Lee, W.-S., Lovenduski, N., Merryfield, W., Mignot, J., Park, J.-Y., Séférian, R., Sospedra-Alfonso, R., Watanabe, M. & Yeager, S. (2021). Predictable variations of the carbon sinks and atmospheric CO2 growth in a multi-model framework. Geophysical Research Letters, 48: e2020GL090695. doi:10.1029/2020GL090695 [publisher-version][supplementary-material]
  • Jones, C., Hickman, J., Rumbold, S., Walton, J., Lamboll, R., Skeie, R., Fiedler, S., Forster, P., Rogelj, J., Abe, M., Botzet, M., Calvin, K., Cassou, C., Cole, J., Davini, P., Deushi, M., Dix, M., Fyfe, J., Gillett, N., Ilyina, T., Kawamiya, M., Kelley, M., Kharin, S., Koshiro, T., Li, H., Mackallah, C., Müller, W., Nabat, P., van Noije, T., Nolan, P., Ohgaito, R., Olivié, D., Oshima, N., Parodi, J., Reerink, T., Ren, L., Romanou, A., Séférian, R., Tang, Y., Timmreck, C., Tjiputra, J., Tourigny, E., Tsigaridis, K., Wang, H., Wu, M., Wyser, K., Yang, S., Yang, Y. & Ziehn, T. (2021). The climate response to emissions reductions due to COVID-19: Initial results from CovidMIP. Geophysical Research Letters, 48: e2020GL091883. doi:10.1029/2020GL091883 [publisher-version]
  • Liu, F., Daewel, U., Samuelsen, A., Brune, S., Hanz, U., Pohlmann, H., Baehr, J. & Schrum, C. (2021). Can environmental conditions at North Atlantic deep-sea habitats be predicted several years ahead? - Taking sponge habitats as an example. Frontiers in Marine Science, 8: 703297. doi:10.3389/fmars.2021.703297 [publisher-version][supplementary-material]
  • Hermanson, L., Bilbao, R., Dunstone, N., Ménégoz, M., Ortega, P., Pohlmann, H., Robson, J., Smith, D., Strand, G., Timmreck, C., Yeager, S. & Danabasoglu, G. (2020). Robust multiyear climate impacts of volcanic eruptions in decadal prediction systems. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 125: e2019JD031739. doi:10.1029/2019JD031739 [publisher-version]
  • Koul, V., Tesdal, J.-E., Bersch, M., Hátún, H., Brune, S., Borchert, L., Haak, H., Schrum, C. & Baehr, J. (2020). Unraveling the choice of the north Atlantic subpolar gyre index. Scientific Reports, 10: 1005. doi:10.1038/s41598-020-57790-5 [publisher-version]
  • Lohmann, K., Matei, D., Bersch, M., Jungclaus, J., Pohlmann, H., Kröger, J., Modali, K. & Müller, W. . Decadal-scale predictive skill of North Atlantic upper-ocean salt content and its attribution to the initialization of the North Atlantic Ocean circulation. Journal of Climate.
  • Merryfield, W., Baehr, J., Batté, L., Becker, E., Butler, A., Coelho, C., Danabasoglu, G., Dirmeyer, P., Doblas-Reyes, F., Domeisen, D., Ferranti, L., Ilyina, T., Kumar, A., Müller, W., Rixen, M., Robertson, A., Smith, D., Takaya, Y., Tuma, M., Vitart, F., White, C., Alvarez, M., Ardilouze, C., Attard, H., Baggett, C., Balmaseda, M., Beraki, A., Bhattacharjee, P., Bilbao, R., de Andrade, F., DeFlorio, M., Díaz, L., Ehsan, M., Fragkoulidis, G., Grainger, S., Green, B., Hell, M., Infanti, J., Isensee, K., Kataoka, T., Kirtman, B., Klingaman, N., Lee, J.-Y., Mayer, K., McKay, R., Mecking, J., Miller, D., Neddermann , N., Ng, C., Ossó, A., Pankatz, K., Peatman, S., Pegion, K., Perlwitz, J., Recalde-Coronel, G., Reintges, A., Renkl, C., Solaraju-Murali, B., Spring, A., Stan, C., Sun, Y., Tozer, C., Vigaud, N., Woolnough, S. & Yeager, S. (2020). Current and emerging developments in subseasonal to decadal prediction. Bulletin of the American Meteorological Society, 101, E869-E896. doi:10.1175/BAMS-D-19-0037.1 [publisher-version]
  • Müller, W., Borchert, L. & Ghosh, R. (2020). Observed subdecadal variations of European summer temperatures. Geophysical Research Letters, 47: e2019GL086043. doi:10.1029/2019GL086043 [supplementary-material][publisher-version]
  • Oelsmann, J., Borchert, L., Hand, R., Baehr, J. & Jungclaus, J. (2020). Linking ocean forcing and atmospheric interactions to Atlantic multidecadal variability in MPI-ESM1.2. Geophysical Research Letters, 47: e2020GL087259. doi:10.1029/2020GL087259 [publisher-version][supplementary-material]
  • Smith, D., Eade, R., Scaife, A., Caron, L.-P., Danabasoglu, G., DelSole, T., Delworth, T., Doblas-Reyes, F., Dunstone, N., Hermanson, L., Kharin, V., Kimoto, M., Merryfield, W., Mochizuki, T., Müller, W., Pohlmann, H., Yeager, S. & Yang, X. (2020). Author Correction: Robust skill of decadal climate predictions (npj Climate and Atmospheric Science, (2019), 2: 13, 10.1038/s41612-019-0071-y). npj Climate and Atmospheric Science, 3: 15. doi:10.1038/s41612-020-0118-0 [publisher-version]
  • Smith, D., Scaife, A., Eade, R., Athanasiadis, P., Bellucci, A., Bethke, I., Bilbao, R., Borchert, L., Caron, L.-P., Counillon, F., Danabasoglu, G., Delworth, T., Doblas-Reyes, F., Dunstone, N., Estella-Perez, V., Flavoni, S., Hermanson, L., Keenlyside, N., Kharin, V., Kimoto, M., Merryfield, W., Mignot, J., Mochizuki, T., Modali, K., Monerie, P.-A., Müller, W., Nicolí, D., Ortega, P., Pankatz, K., Pohlmann, H., Robson, J., Ruggieri, P., Sospedra-Alfonso, R., Swingedouw, D., Wang, Y., Wild, S., Yeager, S., Yang, X. & Zhang, L. (2020). North Atlantic climate far more predictable than models imply. Nature, 583, 796-800. doi:10.1038/s41586-020-2525-0
  • Suarez-Gutierrez, L., Müller, W., Li, C. & Marotzke, J. (2020). Hotspots of extreme heat under global warming. Climate Dynamics, 55, 429-447. doi:10.1007/s00382-020-05263-w [publisher-version][supplementary-material][supplementary-material]
  • Suarez-Gutierrez, L., Müller, W., Li, C. & Marotzke, J. (2020). Dynamical and thermodynamical drivers of variability in European summer heat extremes. Climate Dynamics, 54, 4351-4366. doi:10.1007/s00382-020-05233-2 [publisher-version][supplementary-material][supplementary-material]
  • Borchert, L., Pohlmann, H., Baehr, J., Neddermann, N.-C., Suarez-Gutierrez, L. & Müller, W. (2019). Decadal predictions of the probability of occurrence for warm summer temperature extremes. Geophysical Research Letters, 16, 14042-14051. doi:10.1029/2019GL085385 [publisher-version]
  • Borchert, L., Düsterhus, A., Brune, S., Müller, W. & Baehr, J. (2019). Forecast-oriented assessment of decadal hindcast skill for North Atlantic SST. Geophysical Research Letters, 46, 11444-11454. doi:10.1029/2019GL084758 [publisher-version]
  • Feldmann, H., Pinto, J., Laube, N., Uhlig, M., Moemken, J., Pasternack, A., Früh, B., Pohlmann, H. & Kottmeier, C. (2019). Skill and added value of the MiKlip regional decadal prediction system for temperature over Europe. Tellus Series A-Dynamic Meteorology and Oceanography, 71, 1-19. doi:10.1080/16000870.2019.1618678 [publisher-version][supplementary-material]
  • Ghosh, R., Müller, W., Eichhorn, A., Baehr, J. & Bader, J. (2019). Atmospheric pathway between Atlantic multidecadal variability and European summer temperature in the atmospheric general circulation model ECHAM6. Climate Dynamics, 53, 209-224. doi:10.1007/s00382-018-4578-4 [publisher-version]
  • Hegerl, G., Broennimann, S., Cowan, T., Friedman, A., Hawkins, E., Iles, C., Müller, W., Schurer, A. & Undorf, S. (2019). Causes of climate change over the historical record. Environmental Research Letters, 14: 123006. doi:10.1088/1748-9326/ab4557 [publisher-version]
  • Kushnir, Y., Scaife, A., Arritt, R., Balsamo, G., Boer, G., Doblas-Reyes, F., Hawkins, E., Kimoto, M., Kolli, R., Kumar, A., Matei, D., Matthes, K., Müller, W., O'Kane, T., Perlwitz, J., Power, S., Raphael, M., Shimpo, A., Smith, D., Tuma, M. & Wu, B. (2019). Towards operational predictions of the near-term climate. Nature Climate Change, 9, 94-101. doi:10.1038/s41558-018-0359-7
  • Li, H., Ilyina, T., Müller, W. & Landschützer, P. (2019). Predicting the variable ocean carbon sink. Science Advances, 5: eaav6471. doi:10.1126/sciadv.aav6471 [publisher-version][publisher-version]
  • Maher, N., Milinski, S., Suarez-Gutierrez, L., Botzet, M., Kornblueh, L., Takano, Y., Kröger, J., Ghosh, R., Hedemann, C., Li, C., Li, H., Manzini, E., Notz, D., Putrasahan, D., Boysen, L., Claussen, M., Ilyina, T., Olonscheck, D., Raddatz, T., Stevens, B. & Marotzke, J. (2019). The Max Planck Institute Grand Ensemble - Enabling the Exploration of Climate System Variability. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 11, 2050-2069. doi:10.1029/2019MS001639 [publisher-version][supplementary-material]
  • Mauritsen, T., Bader, J., Becker, T., Behrens, J., Bittner, M., Brokopf, R., Brovkin, V., Claussen, M., Crueger, T., Esch, M., Fast, I., Fiedler, S., Popke, D., Gayler, V., Giorgetta, M., Goll, D., Haak, H., Hagemann, S., Hedemann, C., Hohenegger, C., Ilyina, T., Jahns, T., Jiménez de la Cuesta Otero, D., Jungclaus, J., Kleinen, T., Kloster, S., Kracher, D., Kinne, S., Kleberg, D., Lasslop, G., Kornblueh, L., Marotzke, J., Matei, D., Meraner, K., Mikolajewicz, U., Modali, K., Möbis, B., Müller, W., Nabel, J., Nam, C., Notz, D., Nyawira, S., Paulsen, H., Peters, K., Pincus, R., Pohlmann, H., Pongratz, J., Popp, M., Raddatz, T., Rast, S., Redler, R., Reick, C., Rohrschneider, T., Schemann, V., Schmidt, H., Schnur, R., Schulzweida, U., Six, K., Stein, L., Stemmler, I., Stevens, B., von Storch, J.-S., Tian, F., Voigt, A., de Vrese, P., Wieners, K.-H., Wilkenskjeld, S., Roeckner, E. & Winkler, A. (2019). Developments in the MPI-M Earth System Model version 1.2 (MPI-ESM1.2) and its response to increasing CO2. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 11, 998-1038. doi:10.1029/2018MS001400 [publisher-version]
  • Neddermann, N.-C., Müller, W., Dobrynin, M., Düsterhus, A. & Baehr, J. (2019). Seasonal predictability of European summer climate re-assessed. Climate Dynamics, 53, 3039-3056. doi:10.1007/s00382-019-04678-4
  • Paeth, H., Li, J., Pollinger, F., Müller, W., Pohlmann, H., Feldmann, H. & Panitz, H.-J. (2019). An effective drift correction for dynamical downscaling of decadal global climate predictions. Climate Dynamics, 52, 1343-1357. doi:10.1007/s00382-018-4195-2
  • Paxian, A., Ziese, M., Kreienkamp, F., Pankatz, K., Brand, S., Pasternack, A., Pohlmann, H., Modali, K. & Früh, B. (2019). User-oriented global predictions of the GPCC drought index for the next decade. Meteorologische Zeitschrift, 28, 3-21. doi:10.1127/metz/2018/0912 [publisher-version]
  • Pohlmann, H., Müller, W., Bittner, M., Hettrich, S., Modali, K., Pankatz, K. & Marotzke, J. (2019). Realistic quasi-biennial oscillation variability in historical and decadal hindcast simulations using CMIP6 forcing. Geophysical Research Letters, 46, 14118-14125. doi:10.1029/2019GL084878 [publisher-version]
  • Polkova, I., Brune, S., Kadow, C., Romanova, V., Gollan, G., Baehr, J., Glowienka-Hense, R., Greatbatch, R., Hense, A., Illing, S., Köhl, A., Kröger, J., Müller, W., Pankatz, K. & Stammer, D. (2019). Initialization and ensemble generation for decadal climate predictions: A comparison of different methods. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 11, 149-172. doi:10.1029/2018MS001439 [publisher-version]
  • Reyers, M., Feldmann, H., Mieruch, S., Pinto, J., Uhlig, M., Ahrens, B., Früh, B., Modali, K., Laube, N., Mömken, J., Müller, W., Schädler, G. & Kottmeier, C. (2019). Development and prospects of the regional MiKlip decadal prediction system over Europe: Predictive skill, added value of regionalization and ensemble size dependency. Earth System Dynamics, 10, 171-187. doi:10.5194/esd-10-171-2019 [publisher-version]
  • Scaife, A., Ferranti, L., Alves, O., Athanasiadis, P., Baehr, J., Dequé, M., Dippe, T., Dunstone, N., Fereday, D., Gudgel, R., Greatbatch, R., Hermanson, L., Imada, Y., Jain, S., Kumar, A., MacLachlan, C., Merryfield, W., Müller, W., Ren, H.-L., Smith, D., Takaya, Y., Vecchi, G. & Yang, X. (2019). Tropical rainfall predictions from multiple seasonal forecast systems. International Journal of Climatology, 39, 974-988. doi:10.1002/joc.5855 [publisher-version]
  • Schuster, M., Grieger, J., Richling, A., Schartner, T., Illing, S., Kadow, C., Müller, W., Pohlmann, H., Pfahl, S. & Ulbrich, U. (2019). Improvement in the decadal prediction skill of the North Atlantic extratropical winter circulation through increased model resolution. Earth System Dynamics, 10, 901-917. doi:10.5194/esd-10-901-2019 [publisher-version][supplementary-material]
  • Smith, D., Eade, R., Scaife, A., Caron, L.-P., Danabasoglu, G., DelSole, T., Delworth, T., Doblas-Reyes, F., Dunstone, N., Hermanson, L., Kharin, V., Kimoto, M., Merryfield, W., Mochizuki, T., Müller, W., Pohlmann, H., Yeager, S. & Yang, X. (2019). Robust skill of decadal climate predictions. npj Climate and Atmospheric Science, 2: 13. doi:10.1038/s41612-019-0071-y [publisher-version][any-fulltext]
  • Wu, B., Zhou, T., Li, C., Müller, W. & Lin, J. (2019). Improved decadal prediction of Northern-Hemisphere summer land temperature. Climate Dynamics, 53, 1357-1369. doi:10.1007/s00382-019-04658-8
  • Borchert, L. (2018). Decadal climate predictions in the North Atlantic region: The role of ocean heat transport. Phd Thesis, Hamburg: Universität Hamburg. Berichte zur Erdsystemforschung, 208. doi:10.17617/2.2639896 [publisher-version]
  • Borchert, L., Müller, W. & Baehr, J. (2018). Atlantic Ocean heat transport influences interannual-to-decadal surface temperature predictability in the North Atlantic region. Journal of Climate, 31, 6763-6782. doi:10.1175/JCLI-D-17-0734.1 [publisher-version]
  • Brune, S., Düsterhus, A., Pohlmann, H., Müller, W. & Baehr, J. (2018). Time dependency of the prediction skill for the North Atlantic subpolar gyre in initialized decadal hindcasts. Climate Dynamics, 51, 1947-1970. doi:10.1007/s00382-017-3991-4
  • Bunzel, F., Müller, W., Dobrynin, M., Fröhlich, K., Hagemann, S., Pohlmann, H., Stacke, T. & Baehr, J. (2018). Improved seasonal prediction of European summer temperatures with new five-layer soil-hydrology scheme. Geophysical Research Letters, 45, 346-353. doi:10.1002/2017GL076204 [publisher-version][supplementary-material]
  • Butchart, N., Anstey, J., Hamilton, K., Osprey, S., McLandress, C., Bushell, A., Kawatani, Y., Kim, Y.-H., Lott, F., Scinocca, J., Stockdale, T., Andrews, M., Bellprat, O., Braesicke, P., Cagnazzo, C., Chen, C.-C., Chun, H.-Y., Dobrynin, M., Garcia, R., Garcia-Serrano, J., Gray, L., Holt, L., Kerzenmacher, T., Naoe, H., Pohlmann, H., Richter, J., Scaife, A., Schenzinger, V., Serva, F., Versick, S., Watanabe, S., Yoshida, K. & Yukimoto, S. (2018). Overview of experiment design and comparison of models participating in phase 1 of the SPARC Quasi-Biennial Oscillation initiative (QBOi). Geoscientific Model Development, 11, 1009-1032. doi:10.5194/gmd-11-1009-2018 [publisher-version][supplementary-material]
  • Dobrynin, M., Domeisen, D., Müller, W., Bell, L., Brune, S., Bunzel, F., Fröhlich, C., Pohlmann, H. & Baehr, J. (2018). Improved teleconnection-based dynamical seasonal predictions of boreal winter. Geophysical Research Letters, 45, 3605-3614. doi:10.1002/2018GL077209 [publisher-version]
  • Han, W., Stammer, D., Meehl, G., Hu, A., Sienz, F. & Zhang, L. (2018). Multi-decadal trend and decadal variability of the regional sea level over the Indian Ocean since the 1960s: Roles of climate modes and external forcing. Climate, 6: 51. doi:10.3390/cli6020051 [publisher-version][supplementary-material]
  • Illing, S., Kadow, C., Pohlmann, H. & Timmreck, C. (2018). Assessing the impact of a future volcanic eruption on decadal predictions. Earth System Dynamics, 9, 701-715. doi:10.5194/esd-9-701-2018 [publisher-version][supplementary-material]
  • Kröger, J., Pohlmann, H., Sienz, F., Marotzke, J., Baehr, J., Köhl, A., Modali, K., Polkova , I., Stammer, D., Vamborg, F. & Müller, W. (2018). Full-field initialized decadal predictions with the MPI Earth System Model: An initial shock in the North Atlantic. Climate Dynamics, 51, 2593-2608. doi:10.1007/s00382-017-4030-1 [publisher-version][publisher-version]
  • Müller, W., Jungclaus, J., Mauritsen, T., Baehr, J., Bittner, M., Budich, R., Bunzel, F., Esch, M., Ghosh, R., Haak, H., Ilyina, T., Kleinen, T., Kornblueh, L., Li, H., Modali, K., Notz, D., Pohlmann, H., Roeckner, E., Stemmler, I., Tian, F. & Marotzke, J. (2018). A higher-resolution version of the Max Planck Institute Earth System Model (MPI-ESM 1.2 - HR). Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 10, 1383 -1413. doi:10.1029/2017MS001217 [publisher-version]
  • Pasternack, A., Bhend, J., Liniger, M., Rust, H., Müller, W. & Ulbrich, U. (2018). Parametric Decadal Climate Forecast Recalibration (DeFoReSt 1.0). Geoscientific Model Development, 11, 351-368. doi:10.5194/gmd-11-351-2018 [publisher-version]
  • Smith, D., Scaife, A., Hawkins, E., Bilbao, R., Boer, G., Caian, M., Caron, L.-P., Danabasoglu, G., Delworth, T., Doblas-Reyes, F., Doescher, R., Dunstone, N., Eade, R., Hermanson, L., Ishii, M., Kharin, V., Kimoto, M., Koenigk, T., Kushnir, Y., Matei, D., Meehl, G., Menegoz, M., Merryfield, W., Mochizuki, T., Müller, W., Pohlmann, H., Power, S., Rixen, M., Tuma, M., Wyser, K., Yang, X. & Yeager, S. (2018). Predicted chance that global warming will temporarily exceed 1.5°C. Geophysical Research Letters, 45, 11895-11903. doi:10.1029/2018GL079362 [publisher-version]
  • Suarez-Gutierrez, L., Li, C., Müller, W. & Marotzke, J. (2018). Internal variability in European summer temperatures at 1,5°C and 2°C of global warming. Environmental Research Letters, 13: 064026. doi:10.1088/1748-9326/aaba58 [publisher-version][supplementary-material][supplementary-material]
  • Zhang, L., Han, W. & Sienz, F. (2018). Unraveling causes for the changing behavior of the Tropical Indian Ocean in the past few decades. Journal of Climate, 31, 2377-2388. doi:10.1175/JCLI-D-17-0445.1 [publisher-version][supplementary-material]
  • Ardilouze, C., Batté, L., Bunzel, F., Decremer, D., Déqué, M., Doblas-Reyes, F., Douville, H., Fereday, D., Guemas, V., MacLachlan, C., Müller, W. & Prodhomme, C. (2017). Multi-model assessment of the impact of soil moisture initialization on mid-latitude summer predictability. Climate Dynamics, 49, 3959-3974. doi:10.1007/s00382-017-3555-7
  • Fischer, M., Domeisen, D., Müller, W. & Baehr, J. (2017). Changes in the seasonal cycle of the Atlantic meridional heat transport in a RCP 8.5 climate projection in MPI-ESM. Earth System Dynamics, 8, 129-146. doi:10.5194/esd-8-129-2017 [publisher-version]
  • Ghosh, R., Müller, W., Baehr, J. & Bader, J. (2017). Impact of observed North Atlantic multidecadal variations to European summer climate: a linear baroclinic response to surface heating. Climate Dynamics, 38, 3547-3563. doi:10.1007/s00382-016-3283-4 [publisher-version]
  • Ghosh, R. (2017). Impact of the multidecadal variations in the North Atlantic Sea Surface Temperature on European summer climate. Phd Thesis, Hamburg: Universität Hamburg. Berichte zur Erdsystemforschung, 189. doi:10.17617/2.2391979 [publisher-version]
  • Müller, V., Pohlmann, H., Düsterhus, A., Matei, D., Marotzke, J., Müller, W., Zeller, M. & Baehr, J. (2017). Hindcast skill for the Atlantic meridional overturning circulation at 26.5° N within two MPI-ESM decadal climate prediction systems. Climate Dynamics, 49, 2975-2990. doi:10.1007/s00382-016-3482-z
  • Pohlmann, H., Kröger, J., Greatbatch, R. & Müller, W. (2017). Initialization shock in decadal hindcasts due to errors in wind stress over the tropical Pacific. Climate Dynamics, 49, 2685-2693. doi:10.1007/s00382-016-3486-8 [publisher-version]
  • Suarez-Gutierrez, L., Li, C., Thorne, P. & Marotzke, J. (2017). Internal variability in simulated and observed tropical tropospheric temperature trends. Geophysical Research Letters, 44, 5709-5719 . doi:10.1002/2017gl073798 [publisher-version][supplementary-material]
  • Tompkins, A., Zárate, O., Inés, M., Saurral, R., Vera, C., Saulo, C., Merryfield, W., Sigmond, M., Lee, W.-S., Baehr, J., Braun, A., Butler, A., Déqué, M., Doblas-Reyes, F., Gordon, M., Scaife, A., Imada, Y., Ishii, M., Ose, T., Kirtman, B., Kumar, A., Müller, W., Pirani, A., Stockdale, T., Rixen, M. & Yasuda, T. (2017). The Climate-System Historical Forecast Project: Providing open access to seasonal forecast ensembles from centers around the globe. Bulletin of the American Meteorological Society, 98, 2293-2301. doi:10.1175/BAMS-D-16-0209.1 [publisher-version]
  • Zanchettin, D., Gaetan, C., Arisido, M., Modali, K., Toniazzo, T., Keenlyside, N. & Rubino, A. (2017). Structural decomposition of decadal climate prediction errors: A Bayesian approach. Scientific Reports, 7: 12862. doi:10.1038/s41598-017-13144-2 [publisher-version][supplementary-material][supplementary-material]
  • Bittner, M., Schmidt, H., Timmreck, C. & Sienz, F. (2016). Using a large ensemble of simulations to assess the Northern Hemisphere stratospheric dynamical response to tropical volcanic eruptions and its uncertainty. Geophysical Research Letters, 43, 9324-9332. doi:10.1002/2016GL070587 [publisher-version]
  • Boer, G., Smith, D., Cassou, C., Doblas-Reyes, F., Danabasoglu, G., Kirtman, B., Kushnir, Y., Kimoto, M., Meehl, G., Msadek, R., Müller, W., Taylor, K., Zwiers, F., Rixen, M., Ruprich-Robert, Y. & Eade, R. (2016). The Decadal Climate Prediction Project (DCPP) contribution to CMIP6. Geoscientific Model Development, 9, 3751-3777. doi:10.5194/gmd-9-3751-2016 [publisher-version]
  • Bunzel, F., Notz, D., Baehr, J., Müller, W. & Fröhlich, K. (2016). Seasonal climate forecasts significantly affected by observational uncertainty of Arctic sea ice concentration. Geophysical Research Letters, 43, 852-859. doi:10.1002/2015GL066928 [publisher-version][publisher-version]
  • Butler, A., Arribas, A., Athanassiadou, M., Baehr, J., Calvo, N., Charlton-Perez, A., Déqué, M., Domeisen, D., Fröhlich, K., Hendon, H., Imada, Y., Ishii, M., Iza, M., Karpechko, A., Kumar, A., Maclachlan, C., Merryfield, W., Müller, W., O'Neill, A., Scaife, A., Scinocca, J., Sigmond, M., Stockdale, T. & Yasuda, T. (2016). The Climate-system Historical Forecast Project: Do stratosphere-resolving models make better seasonal climate predictions in boreal winter?. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 142, 1413-1427. doi:10.1002/qj.2743
  • Kadow, C., Illing, S., Kunst, O., Rust, H., Pohlmann, H., Müller, W. & Cubasch, U. (2016). Evaluation of forecasts by accuracy and spread in the MiKlip decadal climate prediction system. Meteorologische Zeitschrift, 25, 631-643. doi:10.1127/metz/2015/0639 [publisher-version]
  • Kruschke, T., Rust, H., Kadow, C., Müller, W., Pohlmann, H., Leckebusch, G. & Ulbrich, U. (2016). Probabilistic evaluation of decadal prediction skill regarding Northern Hemisphere winter storms. Meteorologische Zeitschrift, 25, 721-738. doi:10.1127/metz/2015/0641 [publisher-version]
  • Li, H., Ilyina, T., Müller, W. & Sienz, F. (2016). Decadal predictions of the North Atlantic CO2 uptake. Nature Communications, 7: 11076. doi:10.1038/ncomms11076 [publisher-version][supplementary-material]
  • Marotzke, J., Müller, W., Vamborg, F., Becker, P., Cubasch, U., Feldmann, H., Kaspar, F., Kottmeier, C., Marini, C., Polkova, I., Prömmel, K., Rust, H., Stammer, D., Ulbrich, U., Kadow, C., Köhl, A., Kröger, J., Kruschke, T., Pinto, J., Pohlmann, H., Reyers, M., Schröder, M., Sienz, F., Timmreck, C. & Ziese, M. (2016). MiKlip - a National Research Project on Decadal Climate Prediction. Bulletin of the American Meteorological Society, 97, 2379-2394. doi:10.1175/BAMS-D-15-00184.1 [publisher-version]
  • Mohino, E., Keenlyside, N. & Pohlmann, H. (2016). Decadal prediction of Sahel rainfall: where does the skill (or lack thereof) come from?. Climate Dynamics, 47, 3593-3612. doi:10.1007/s00382-016-3416-9
  • Pattantyús-Ábrahám, M., Kadow, C., Illing, S., Müller, W., Pohlmann, H. & Steinbrecht, W. (2016). Bias and drift of the mid-range decadal climate prediction system (MiKlip) validated by European radiosonde data. Meteorologische Zeitschrift, 25, 709-720. doi:10.1127/metz/2016/0803 [publisher-version]
  • Sienz, F., Müller, W. & Pohlmann, H. (2016). Ensemble size impact on the decadal predictive skill assessment. Meteorologische Zeitschrift, 25, 645-655. doi:10.1127/metz/2016/0670 [publisher-version]
  • Timmreck, C., Pohlmann, H., Illing, S. & Kadow, C. (2016). The impact of stratospheric volcanic aerosol on decadal-scale climate predictions. Geophysical Research Letters, 43, 834-842. doi:10.1002/2015GL067431 [publisher-version]
  • Baehr, J., Fröhlich , K., Botzet, M., Domeisen, D., Kornblueh, L., Notz, D., Piontek, R., Pohlmann, H., Tietsche, S. & Müller, W. (2015). The prediction of surface temperature in the new seasonal prediction system based on the MPI-ESM coupled climate model. Climate Dynamics, 44, 2723-2735. doi:10.1007/s00382-014-2399-7
  • Bellucci, A., Haarsma, R., Gualdi, S., Athanasiadis, P., Caian, M., Cassou, C., Fernandez, E., Germe, A., Jungclaus, J., Kröger, J., Matei, D., Mueller, W., Pohlmann, H., Salas y Melia, D., Sanchez, E., Smith, D., Terray, L., Wyser, K. & Yang, S. (2015). An assessment of a multi-model ensemble of decadal climate predictions. Climate Dynamics, 44, 2787-2806. doi:10.1007/s00382-014-2164-y
  • Böttinger, M., Pohlmann, H., Röber, N., Meier-Fleischer, K. & Spickermann, D. (2015). Visualization of 2D uncertainty in decadal climate predictions. In EuroVis Workshop on Visualization in Environmental Sciences (EnvirVis 2015) doi:10.2312/envirvis.20151083
  • Corti, S., Palmer, T., Balmaseda, M., Weisheimer, A., Drijfhout, S., Dunstone, N., Hazeleger, W., Kröger, J., Pohlmann, H., Smith, D., von Storch, J.-S. & Wouters, B. (2015). Impact of initial conditions versus external forcing in decadal climate predictions: A sensitivity experiment. Journal of Climate, 28, 4454-4470. doi:10.1175/JCLI-D-14-00671.1 [publisher-version]
  • Domeisen, D., Butler, A., Fröhlich, K., Bittner, M., Mueller, W. & Baehr, J. (2015). Seasonal predictability over Europe arising from El Niño and stratospheric variability in the MPI-ESM seasonal prediction system. Journal of Climate, 28, 256-271. doi:10.1175/JCLI-D-14-00207.1 [publisher-version]
  • Meehl, G., Goddard, L., Kirtman, B., Branstator, G., Danabasoglu, G., Hawkins, E., Kumar, A., Rosati, T., Smith, D., Sutton, R., Boer, G., Burgman, R., Carson, C., Corti, S., Karspeck, A., Keenlyside, N., Kimoto, M., Matei, D., Mignot, J., Msadek, R., Navarra, A., Pohlmann, H., Rienecker, M., Schneider, E., Tebaldi, C., Teng, H., van Oldenborgh, G., Vecchi, G. & Yeager, S. (2014). Decadal climate prediction: An update from the trenches. Bulletin of the American Meteorological Society, 95, 243-267. doi:10.1175/BAMS-D-12-00241.1 [publisher-version]
  • Mueller, W., Pohlmann, H., Sienz, F. & Smith , D. (2014). Decadal climate predictions for the period 1901-2010 with a coupled climate model. Geophysical Research Letters, 41, 2100-2107. doi:10.1002/2014GL059259 [publisher-version]
  • Saeed, S., Van Lipzig, N., Mueller, W., Saeed, F. & Zanchettin, D. (2014). Influence of the circumglobal wave-train on European summer precipitation. Climate Dynamics, 43, 503-515. doi:10.1007/s00382-013-1871-0
  • Scaife, A., Athanassiadou, M., Andrews, M., Arribas, A., Baldwin, M., Dunstone, N., Knight, J., MacLachlan, C., Manzini, E., Müller, W., Pohlmann, H., Smith, D., Stockdale, T. & Williams, A. (2014). Predictability of the quasi-biennial oscillation and its northern winter teleconnection on seasonal to decadal timescales. Geophysical Research Letters, 41, 1752-1758. doi:10.1002/2013GL059160 [publisher-version]
  • Smith, D., Dunstone, N., Eade , R., Fereday, D., Murphy, J., Pohlmann, H. & Scaife, A. (2014). Comments on "Multiyear predictions of North Atlantic hurricane frequency: promise and limitations". Journal of Climate, 27, 487-489. doi:10.1175/JCLI-D-13-00220.1 [publisher-version]
  • Zanchettin, D., Bothe, O., Mueller, W., Bader, J. & Jungclaus, J. (2014). Different flavors of the Atlantic Multidecadal Variability. Climate Dynamics, 42, 381-399. doi:10.1007/s00382-013-1669-0
  • Giorgetta, M., Jungclaus, J., Reick, C., Legutke, S., Bader, J., Böttinger, M., Brovkin, V., Crueger, T., Esch, M., Fieg, K., Glushak, K., Gayler, V., Haak, H., Hollweg, H.-D., Ilyina, T., Kinne, S., Kornblueh, L., Matei, D., Mauritsen, T., Mikolajewicz, U., Mueller, W., Notz, D., Pithan, F., Raddatz, T., Rast, S., Redler, R., Roeckner, E., Schmidt, H., Schnur, R., Segschneider, J., Six, K., Stockhause, M., Timmreck, C., Wegner, J., Widmann, H., Wieners, K.-H., Claussen, M., Marotzke, J. & Stevens, B. (2013). Climate and carbon cycle changes from 1850 to 2100 in MPI-ESM simulations for the coupled model intercomparison project phase 5. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 5, 572-597. doi:10.1002/jame.20038 [publisher-version]
  • Hazeleger, W., Wouters, B., van Oldenborgh, G., Corti, S., Smith, D., Dunstone, N., Kröger, J., Pohlmann, H. & von Storch, J.-S. (2013). Predicting multi-year North Atlantic ocean variability. Journal of Geophysical Research-Oceans, 118, 1087-1098. doi:10.1002/jgrc.20117 [publisher-version]
  • Menary, M., Roberts, C., Palmer, M., Halloran, P., Jackson, L., Wood, R., Mueller, W., Matei, D. & Lee, S.-K. (2013). Mechanisms of aerosol-forced AMOC variability in a state of the art climate model. Journal of Geophysical Research: Oceans, 118, 2087-2096. doi:10.1002/jgrc.20178
  • Pohlmann, H., Smith, D., Balmaseda, M., Keenlyside, N., Masina, S., Matei, D., Müller, W. & Rogel, P. (2013). Predictability of the mid-latitude Atlantic meridional overturning circulation in a multi-model system. Climate Dynamics, 41, 775-785. doi:10.1007/s00382-013-1663-6
  • Smith, D., Eade, R. & Pohlmann, H. (2013). A comparison of full-field and anomaly initialization for seasonal to decadal climate prediction. Climate Dynamics, 41, 3325-3338. doi:10.1007/s00382-013-1683-2
  • Smith, D., Scaife, A., Boer, G., Caian, M., Dobles-Reyes, J., Guemas, V., Hawkins, E., Hazeleger, W., Hermansson, L., Ho, C., Ishii, M., Kharin, V., Kimoto, M., Kirtman, B., Lean, J., Matei, D., Merryfield, W., Mueller, W., Pohlmann, H., Rosati, A., Wouters, B. & Wyser, K. (2013). Real-time multi-model decadal climate predictions. Climate Dynamics, 41, 2875-2888. doi:10.1007/s00382-012-1600-0
  • Kröger, J., Müller, W. & von Storch, J.-S. (2012). Impact of different ocean reanalyses on decadal climate prediction. Climate Dynamics, 39, 795-810. doi:10.1007/s00382-012-1310-7
  • Matei, D., Baehr, J., Jungclaus, J., Haak, H., Mueller, W. & Marotzke, J. (2012). Multiyear prediction of monthly mean Atlantic Meridional Overturning Circulation at 26.5 degrees N. Science, 335(6064), 76-79. doi:10.1126/science.1210299
  • Müller, W., Baehr, J., Haak, H., Jungclaus, J., Kröger, J., Matei, D., Notz, D., Pohlmann, H., von Storch, J.-S. & Marotzke, J. (2012). Forecast skill of multi-year seasonal means in the decadal prediction system of the Max Planck Institute for Meteorology. Geophysical Research Letters, 39: L22707. doi:10.1029/2012GL053326 [publisher-version]
  • Sienz, F., Bothe, O. & Fraedrich, K. (2012). Monitoring and quantifying future climate projections of dryness and wetness extremes: SPI bias. Hydrology and Earth System Sciences, 16, 2143-2157. doi:10.5194/hess-16-2143-2012 [publisher-version][any-fulltext]

Kontakt

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Gruppenleiter
Tel: +49 (0)40 41173-370
wolfgang.mueller@we dont want spammpimet.mpg.de

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